在大型语言模型(LLM)中的上下文学习(In-Context Learning,ICL)目前已经成为一种新兴的学习范式,具有强大的性能。然而,其内在的运行机制仍然不够明确,一个具有挑战性的问题在于,如何将ICL的学习过程映射到传统的机器学习框架中呢,这对于社区进一步发展ICL研究具有非常重要的意义。 本文介绍一篇来自谷歌DeepMind发表在NLP领...
In-Context Learning 最初是在原始 GPT-3 论文中作为一种大语言模型学习任务的方式而被推广的,能够直接让语言模型根据给定的几个实例理解任务,并给出问题答案;本质上,它相当于使用训练完好的语言模型估计给定示例条件下的条件概率分布模型。在 In-Context Learning 里,给语言模型一个 “提示(prompt)”,该提示是一...
In-Context Learning 最初是在原始 GPT-3 论文中作为一种大语言模型学习任务的方式而被推广的,能够直接让语言模型根据给定的几个实例理解任务,并给出问题答案;本质上,它相当于使用训练完好的语言模型估计给定示例条件下的条件概率分布模型。在 In-Context Learning 里,给语言模型一个 “提示(prompt)”,该提示是一...
本文作者发现,in-context learning学习的并不是输入与标注之间的关联,而是通过展示数据形式,来激活预训练模型的能力。此外还有两个附带的结论:(1)在meta learning的环境下,in-context learning的这一特点更为明显;(2)因为标签不重要,所以可以用无标注领域内...
随着大模型(GPT3,Instruction GPT,ChatGPT)的横空出世,如何更高效地提示大模型也成了学术界与工业界的关注,因此 In-context learning 的方法在 NLP 领域十分火热。 从时间线上看,它的演变历程大约是从 Prompt learning(2021年初) 到 Demonstration learning(2021年底)再到 In-cotnext learning(2022年初),但从方法...
1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行...
In-Context Learning:解锁大模型潜力的秘密武器 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大规模预训练模型(如GPT系列)已成为自然语言处理(NLP)领域的佼佼者。这些模型不仅在文本生成、问答系统等方面展现出强大的能力,还催生了一种新的学习方式——In-Context Learning(上下文学习)。本文将带您深入了解这一技术的原理、优势、...
随着大模型(GPT3,Instruction GPT,ChatGPT)的横空出世,如何更高效地提示大模型也成了学术界与工业界的关注,因此 In-context learning 的方法在 NLP 领域十分火热。 从时间线上看,它的演变历程大约是从 Prompt learning(2021年初) 到 Demonstration learning(2021年...
通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行“写作”,除此以外,GPT-3 的论文发现,大规模的训练数据会产生一种有趣的新兴行为,称为 In-Context Learning(又称上下文学习,语境学习, ICL),他并不需要调整模型参数,仅用...
A Survey for In-context Learning ai.stanford.edu/blog/un 核心关键词 long-term coherence structure [pre-training] latent concept generation conditioned on prompts [inference] 1 基本定义 语境学习【in-context learning】是一种学习方法,能够直接让语言模型根据给定的几个实例理解任务,并给出问题答案;本质...